在過(guò)去的十年中，物聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)世界中得到了穩(wěn)定的采用。企業(yè)已經(jīng)使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其數(shù)據(jù)功能建立或優(yōu)化，開(kāi)創(chuàng)了商業(yè)和消費(fèi)者技術(shù)的新時(shí)代?，F(xiàn)在下一波浪潮即將來(lái)臨，因?yàn)槿斯ぶ悄芎蜋C(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步釋放了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備利用“人工智能”或AIoT的可能性。

采用和投資AIoT的消費(fèi)者、企業(yè)、經(jīng)濟(jì)體和行業(yè)可以利用其力量并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，人工智能對(duì)其進(jìn)行分析以模擬智能行為并以最少的人工干預(yù)支持決策過(guò)程。

為什么物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能

物聯(lián)網(wǎng)允許設(shè)備相互通信并根據(jù)這些見(jiàn)解采取行動(dòng)。這些設(shè)備的好壞取決于它們提供的數(shù)據(jù)。為了對(duì)決策有用，需要收集、存儲(chǔ)、處理和分析數(shù)據(jù)。

這給組織帶來(lái)了挑戰(zhàn)。隨著物聯(lián)網(wǎng)采用的增加，企業(yè)正在努力有效地處理數(shù)據(jù)并將其用于現(xiàn)實(shí)世界的決策和洞察力。

這是由于兩個(gè)問(wèn)題：云和數(shù)據(jù)傳輸。云無(wú)法按比例擴(kuò)展以處理來(lái)自IoT設(shè)備的所有數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)從IoT設(shè)備傳輸?shù)皆剖菐捰邢薜?。無(wú)論通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度如何，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的大量數(shù)據(jù)都會(huì)導(dǎo)致延遲和擁塞。

一些物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用依賴(lài)于快速、實(shí)時(shí)的決策，例如自動(dòng)駕駛汽車(chē)。為了有效和安全，自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要處理數(shù)據(jù)并做出即時(shí)決策（就像人類(lèi)一樣）。它們不受延遲、不可靠的連接和低帶寬的限制。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)遠(yuǎn)非唯一依賴(lài)這種快速?zèng)Q策的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。制造業(yè)已經(jīng)包含物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，延遲或延遲可能會(huì)在緊急情況下影響流程或限制能力。

在安全方面，生物識(shí)別技術(shù)通常用于限制或允許訪問(wèn)特定區(qū)域。如果沒(méi)有快速的數(shù)據(jù)處理，可能會(huì)出現(xiàn)影響速度和性能的延遲，更不用說(shuō)緊急情況下的風(fēng)險(xiǎn)了。這些應(yīng)用程序需要超低延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進(jìn)行處理。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷馗静豢尚小?/p>

AIoT的好處

每天，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生大約10億GB的數(shù)據(jù)。到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的預(yù)測(cè)為420億臺(tái)。隨著網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)也在增長(zhǎng)。

隨著需求和期望的變化，物聯(lián)網(wǎng)是不夠的。數(shù)據(jù)在增加，帶來(lái)的挑戰(zhàn)多于機(jī)遇。障礙限制了所有數(shù)據(jù)的洞察力和可能性，但智能設(shè)備可以改變這一點(diǎn)，并允許組織釋放其組織數(shù)據(jù)的真正潛力。

借助人工智能，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備可以從過(guò)去的決策中學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)未來(lái)的活動(dòng)，并不斷提高性能和決策能力。人工智能允許設(shè)備“獨(dú)立思考”，解釋數(shù)據(jù)并做出實(shí)時(shí)決策，而不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸造成的延遲和擁塞。

AIoT為組織帶來(lái)了廣泛的好處，并為智能自動(dòng)化提供了強(qiáng)大的解決方案。

(1) 避免停機(jī)

一些行業(yè)受到停機(jī)時(shí)間的阻礙，例如海上石油和天然氣行業(yè)。意外的設(shè)備故障可能會(huì)導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間損失慘重。為了防止這種情況，AIoT可以提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障，并在設(shè)備出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題之前安排維護(hù)。

(2) 提高運(yùn)營(yíng)效率

人工智能處理進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)，并比人類(lèi)更有效地檢測(cè)底層模式。帶有機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能可以通過(guò)預(yù)測(cè)改善結(jié)果所需的操作條件和修改來(lái)增強(qiáng)這種能力。

(3) 啟用新的和改進(jìn)的產(chǎn)品和服務(wù)

自然語(yǔ)言處理不斷改進(jìn)，使設(shè)備和人類(lèi)能夠更有效地進(jìn)行交流。AIoT可以通過(guò)允許更好的數(shù)據(jù)處理和分析來(lái)增強(qiáng)新的或現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)。

(4) 改善風(fēng)險(xiǎn)管理

風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)于適應(yīng)快速變化的市場(chǎng)環(huán)境是必要的。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)可以使用數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)并優(yōu)先考慮理想的響應(yīng)，提高員工安全，減輕網(wǎng)絡(luò)威脅，并最大限度地減少經(jīng)濟(jì)損失。

AIoT的關(guān)鍵工業(yè)應(yīng)用

AIoT已經(jīng)徹底改變了許多行業(yè)，包括制造業(yè)、汽車(chē)業(yè)和零售業(yè)。以下是AIoT在不同行業(yè)的一些常見(jiàn)應(yīng)用。

(1) 制造業(yè)

制造商一直在利用物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行設(shè)備監(jiān)控。更進(jìn)一步，AIoT將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)洞察力與人工智能功能相結(jié)合，提供預(yù)測(cè)分析。借助AIoT，制造商可以在倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存、維護(hù)和生產(chǎn)方面發(fā)揮積極作用。

制造業(yè)中的機(jī)器人技術(shù)可以顯著改善運(yùn)營(yíng)。機(jī)器人配備了用于數(shù)據(jù)傳輸和人工智能的植入傳感器，因此它們可以不斷地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并在制造過(guò)程中節(jié)省時(shí)間并降低成本。

(2) 銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)

零售分析從攝像頭和傳感器獲取數(shù)據(jù)點(diǎn)，以跟蹤客戶的活動(dòng)并預(yù)測(cè)他們?cè)趯?shí)體店中的行為，例如到達(dá)收銀臺(tái)所需的時(shí)間。這可用于建議人員配備水平并提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。

主要零售商可以使用AIoT解決方案通過(guò)客戶洞察來(lái)增加銷(xiāo)售額?；谝苿?dòng)設(shè)備的用戶行為和接近檢測(cè)等數(shù)據(jù)提供了寶貴的洞察力，可在客戶購(gòu)物時(shí)為他們提供個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，從而增加實(shí)體店的客流量。

(3) 汽車(chē)

AIoT在汽車(chē)行業(yè)有許多應(yīng)用，包括維護(hù)和召回。AIoT可以預(yù)測(cè)故障或有缺陷的零件，并可以結(jié)合來(lái)自召回、保修和安全機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，查看哪些零件可能需要更換，并為客戶提供服務(wù)檢查。車(chē)輛最終在可靠性方面獲得了更好的聲譽(yù)，制造商獲得了客戶的信任和忠誠(chéng)度。

AIoT最著名、可能也是最令人興奮的應(yīng)用之一是自動(dòng)駕駛汽車(chē)。借助人工智能為物聯(lián)網(wǎng)提供智能，自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以在多種情況下預(yù)測(cè)駕駛員和行人的行為，從而使駕駛更安全、更高效。

(4) 衛(wèi)生保健

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療保健的主要目標(biāo)之一是將其擴(kuò)展到所有社區(qū)。無(wú)論醫(yī)療保健系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜程度如何，醫(yī)生都面臨著越來(lái)越多的時(shí)間和工作量壓力，并且花費(fèi)在患者身上的時(shí)間越來(lái)越少。提供高質(zhì)量醫(yī)療保健以應(yīng)對(duì)行政負(fù)擔(dān)的挑戰(zhàn)是巨大的。

醫(yī)療機(jī)構(gòu)還產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)并記錄大量患者信息，包括成像和測(cè)試結(jié)果。這些信息對(duì)于提高患者護(hù)理質(zhì)量是有價(jià)值和必要的，但前提是醫(yī)療機(jī)構(gòu)能夠快速訪問(wèn)這些信息以告知診斷和治療決策。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合對(duì)這些障礙有很多好處，包括提高診斷準(zhǔn)確性、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程醫(yī)療和遠(yuǎn)程患者護(hù)理，以及減少在設(shè)施中跟蹤患者健康的管理負(fù)擔(dān)。也許最重要的是，AIoT通過(guò)處理患者信息可以比人類(lèi)更快地識(shí)別危重患者，確保有效地對(duì)患者進(jìn)行分類(lèi)。?